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Emanuelle Potier: predictive muse

di Marion Zilio

Per compensare l’angoscia della pagina bianca, Emmanuelle Potier non ha mai smesso di sviluppare strategie o protocolli di costrizioni che la obbligano e la guidano nelle sue opere. Nella sua ultima serie, l’artista baratta creature mitologiche e fascino femminile, con algoritmi suscettibili di conoscere i suoi gusti meglio di lei stessa. Dal Data Mining al Data Painting, c’è stato solo un passo.

Mettendo insieme un programma di esplorazione e analisi di database pittorici con ingegneri, programmatori e pittori, Emmanuelle Potier ha reso La muse un alleato perfetto nel determinare la scelta del suo soggetto. Dapprima, l’applicazione accumula e rileva le regole compositive tipiche della pittura occidentale, poi ne ripristina sinteticamente la sequenza, con le sue linee di forza e altre piramidi che strutturano i capolavori.

Su questo primo database se ne innesta uno secondo, questa volta alimentato dalle fonti di influenza dell’artista. Il programma organizza quindi il modello, sotto l’occhio predittivo e automatico di un’IA. La scatola nera ufficia l’alleanza dei Grandi Maestri con lo stile e le preferenze della pittrice. Da questo scenario fantascientifico, che urta la Storia dell’Arte e il presente, emergono una serie di domande. Chi dell’IA o del pittore diventa strumento e prolungamento protesico dell’altro? Fino a che punto determinazione e libero arbitrio sono all’opera e come lavorano alla tensione fra tecnica e intuizione, immaginazione e genialità? Da questo dialogo tra Emmanuelle e la macchina, si ricompone paradossalmente una sensibilità singolare.

Perché se il programma le suggerisce un punto di vista o riempie lo spazio con la ripetizione di un motivo, è la pittrice che riunisce le parti e mantiene insieme il tutto.

Rivelando così il retroscena della sua organizzazione percettiva, il software diventa il terreno di gioco di una pratica pittorica con dei lati onirici e surrealistici.

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Emmanuelle Potier

 

Nata nel 1983

Artista e…

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